附近商户和用户签到

附近商户

当点击美食按钮时，发送请求：
http://127.0.0.1:8080/api/shop/of/type?&typeId=1&current=1&x=120.149993&y=30.334229
其中，typeId=1表示美食类型，current=1表示页码为1，x=120.149993&y=30.334229即为经纬坐标

导入数据

redis 提供了一种数据结构，即地理空间（Geospatial）：用于存储地理位置信息，适合于地理位置查询、距离计算等场景。

java">GEOADD places 116.403963 39.915119 "Beijing"
GEODIST places "Beijing" "Shanghai" km  # 计算两地距离

在这里插入图片描述
按照商户类型做分组，类型相同的商户作为同一组，以typeId为key存入同一个GEO集合

java">@Test
void loadShopData() {// 1.查询店铺信息List<Shop> list = shopService.list();// 2.把店铺分组，按照typeId分组，typeId一致的放到一个集合Map<Long, List<Shop>> map = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(Shop::getTypeId));// 3.分批完成写入Redisfor (Map.Entry<Long, List<Shop>> entry : map.entrySet()) {// 3.1.获取类型idLong typeId = entry.getKey();String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;// 3.2.获取同类型的店铺的集合List<Shop> value = entry.getValue();List<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> locations = new ArrayList<>(value.size());// 3.3.写入redis GEOADD key 经度 纬度 memberfor (Shop shop : value) {// stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, new Point(shop.getX(), shop.getY()), shop.getId().toString());locations.add(new RedisGeoCommands.GeoLocation<>(shop.getId().toString(),new Point(shop.getX(), shop.getY())));}stringRedisTemplate.opsForGeo().add(key, locations);}
}

实现附近商户

修改 ShopController 的 queryShopByType 函数：

java">@GetMapping("/of/type")
public Result queryShopByType(@RequestParam("typeId") Integer typeId,@RequestParam(value = "current", defaultValue = "1") Integer current,@RequestParam(value = "x", required = false) Double x,@RequestParam(value = "y", required = false) Double y
) {return shopService.queryShopByType(typeId, current, x, y);
}

在 ShopService 的具体实现 ShopServiceImpl 中完成 queryShopByType
如果传入的参数有经纬坐标，先根据类型查询 redis ，否则直接查询数据库

java">@Overridepublic Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {// 1.判断是否需要根据坐标查询if (x == null || y == null) {// 不需要坐标查询，按数据库查询Page<Shop> page = query().eq("type_id", typeId).page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));// 返回数据return Result.ok(page.getRecords());}// 2.计算分页参数int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;// 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distanceString key = SHOP_GEO_KEY + typeId;GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo() // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE.search(key,GeoReference.fromCoordinate(x, y),new Distance(5000),RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));// 4.解析出idif (results == null) {return Result.ok(Collections.emptyList());}List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();if (list.size() <= from) {// 没有下一页了，结束return Result.ok(Collections.emptyList());}// 4.1.截取 from ~ end的部分List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());list.stream().skip(from).forEach(result -> {// 4.2.获取店铺idString shopIdStr = result.getContent().getName();ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));// 4.3.获取距离Distance distance = result.getDistance();distanceMap.put(shopIdStr, distance);});// 5.根据id查询ShopString idStr = StrUtil.join(",", ids);List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();for (Shop shop : shops) {shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());}// 6.返回return Result.ok(shops);}

用户签到

统计用户签到，可以选择建立一张表，签到一次插入一次数据，但这样非常占空间
用0和1标示业务状态，这种思路就称为位图（BitMap）。Redis中是利用string类型数据结构实现BitMap，因此最大上限是512M，转换为bit则是 2^32个bit位。
在这里插入图片描述
示例：

# 将 user:online 这个 Bitmap 中，第 0 位设置为 1（在线）
SETBIT user:online 0 1

实现签到

在 UserController 中添加 sign 签到功能函数

java">@PostMapping("/sign")public Result sign(){return userService.sign();}

在 UerService 的具体实现 UserServiceImpl 中完成 sign 函数，将 userID 作为 key，然后设置对应索引位置为 1，表示当天签到

java">@Override
public Result sign() {// 1.获取当前登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.获取日期LocalDateTime now = LocalDateTime.now();// 3.拼接keyString keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;// 4.获取今天是本月的第几天int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();// 5.写入Redis SETBIT key offset 1stringRedisTemplate.opsForValue().setBit(key, dayOfMonth - 1, true);return Result.ok();
}

连续签到统计

首先获得今天是该月第几天，然后将对应索引位置之前的返回，然后循环与 1 做与(&) 运算，结果为 0 时结束循环，计算循环次数

在 UserController 中添加 signCount 签到统计功能函数

java">@GetMapping("/sign/count")
public Result signCount(){return userService.signCount();
}

在 UerService 的具体实现 UserServiceImpl 中完成 signCount 函数

java">@Override
public Result signCount() {// 1.获取当前登录用户Long userId = UserHolder.getUser().getId();// 2.获取日期LocalDateTime now = LocalDateTime.now();// 3.拼接keyString keySuffix = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern(":yyyyMM"));String key = USER_SIGN_KEY + userId + keySuffix;// 4.获取今天是本月的第几天int dayOfMonth = now.getDayOfMonth();// 5.获取本月截止今天为止的所有的签到记录，返回的是一个十进制的数字 BITFIELD sign:5:202203 GET u14 0List<Long> result = stringRedisTemplate.opsForValue().bitField(key,BitFieldSubCommands.create().get(BitFieldSubCommands.BitFieldType.unsigned(dayOfMonth)).valueAt(0));if (result == null || result.isEmpty()) {// 没有任何签到结果return Result.ok(0);}Long num = result.get(0);if (num == null || num == 0) {return Result.ok(0);}// 6.循环遍历int count = 0;while (true) {// 6.1.让这个数字与1做与运算，得到数字的最后一个bit位  // 判断这个bit位是否为0if ((num & 1) == 0) {// 如果为0，说明未签到，结束break;}else {// 如果不为0，说明已签到，计数器+1count++;}// 把数字右移一位，抛弃最后一个bit位，继续下一个bit位num >>>= 1;}return Result.ok(count);
}